df3000 = df1.loc[(df1['SPEED']>2900)&(df1['SPEED']<3400),'ALPHA','Torque_engine']

这是一个基于 Pandas 库的 DataFrame 操作，它的作用是根据 DataFrame df1 中的两个条件 "SPEED>2900" 和 "SPEED<3400" 来筛选出符合条件的行，并且只选择 "ALPHA" 和 "Torque_engine" 两列的数据，然后将结果存储在 df3000 中。其中 loc[] 是 Pandas 中的定位函数，用于按行和列标签选择数据。

相关问题

df1 = df1.loc[:, selList]

`df1 = df1.loc[:, selList]`是一种使用`loc`方法按照列名进行筛选的操作。它会返回一个新的DataFrame，其中只包含`df1`中`selList`列表中指定的列。

以下是一个示例：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, , 9]})
selList = ['A', 'C']
df1 = df1.loc[:, selList]
print(df1)

输出：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

df1 = df1._append(row, ignore_index=True)如何用concat替代

`df1._append(row, ignore_index=True)` 是pandas DataFrame的一个特定操作，用于向DataFrame追加一行数据，如果`ignore_index`设置为True，则新行会自动获得一个新的索引，而不是保留原有DataFrame的索引。

如果你想要使用`concat`函数来达到同样的效果，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设row是一个字典、Series或另一个DataFrame
new_row = pd.DataFrame(row)

# 如果row已经是DataFrame，保持列名一致
if isinstance(new_row, pd.DataFrame):
    new_row = new_row.copy()  # 深拷贝以避免修改原始数据

# 使用 concat 追加到 df1，并忽略原有的索引
result = pd.concat([df1, new_row], ignore_index=True)

这个`concat`函数会将两个DataFrame沿着某条轴（默认是0，即行方向）合并，`ignore_index=True`则创建新的索引。注意，如果row不是DataFrame，你需要先将其转换成DataFrame形式。